BERT

The evaluation of scientific publications is a cornerstone of scholarly research, providing essential insights into the impact, significance, and intellectual contributions of research outputs.  Traditional bibliometric indicators, including Impact Factor (IF), h-index, and citation counts, have historically been the dominant measures to assess research quality.  However, with the rapid evolution of Artificial Intelligence (AI) and its increasing integration into various scientific disciplines, these conventional evaluation methodologies are being reevaluated due to the

Розроблено метод формування набору даних для перевірки вивчення готовими моделями залежності транзитивності. Сформований набір даних використано для тестування якості вивчення моделями залежності транзитивності у задачі логічного висновку (NLI). Тестування набору даних розміром 10 000 зразків (MultiNLI) відбувалось на моделі RoBerta. Також досліджено, що у задачі логічного висновку клас подібний є більш спрямованим, ніж протиріччя і нейтральний.